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Comparación emocionante: ¡GPT-4o vs. GPT-4 al descubierto!

El GPT-4 de OpenAI y su sucesor, el GPT-4o, representan hitos importantes en este progreso. Este artículo ofrece una comparación exhaustiva de estos dos modelos, examinando sus características, rendimiento e idoneidad para diferentes aplicaciones.

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AnnaEquipo de investigación de modelos de IA y API
Actualizado Sep 3, 2026 7 min de lectura
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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

La rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) ha dado lugar a modelos de lenguaje avanzados que están transformando diversas industrias. OpenAIEl GPT-4 y su sucesor, el GPT-4o, representan hitos importantes en este progreso. Este artículo ofrece una comparación exhaustiva de estos dos modelos, analizando sus características, rendimiento e idoneidad para diferentes aplicaciones.

GPT-4o vs. GPT-4

¿Qué es GPT-4?

GPT-4Presentado el 14 de marzo de 2023, es un modelo de lenguaje grande multimodal capaz de procesar entradas de texto e imágenes para generar salidas de texto con una apariencia similar a la humana. Supuso un avance sustancial con respecto a sus predecesores al potenciar la creatividad y la colaboración en tareas como la composición de canciones, la escritura de guiones y la adaptación al estilo de escritura del usuario. GPT-4 se hizo accesible a través de la suscripción y la API ChatGPT Plus de OpenAI, y se integró en Copilot de Microsoft.

¿Qué es GPT-4o?

GPT-4o ("o" de "omni"), lanzado en mayo de 2024, amplió las capacidades de GPT-4 al incorporar funcionalidades multilingües y multimodales. Este modelo puede procesar y generar texto, imágenes y audio, ofreciendo razonamiento en tiempo real en estos formatos. GPT-4o está diseñado para ser más rápido y rentable que sus predecesores, proporcionando inteligencia de nivel GPT-4 con un rendimiento mejorado en texto, voz y visión. Cabe destacar que la generación de imágenes de GPT-4o destaca por su precisión en la representación del texto y el seguimiento preciso de las indicaciones, aprovechando su base de conocimiento inherente y el contexto del chat.

Comparación emocionante: ¡GPT-4o vs. GPT-4 al descubierto!

¿Cuáles son las diferencias principales entre GPT-4 y GPT-4o?

Comprender las distinciones fundamentales entre GPT-4 y GPT-4o es crucial para seleccionar el modelo apropiado para tareas específicas.

Cronograma de lanzamiento y datos de capacitación

  • GPT-4:GPT-2023 se lanzó en 4 y se entrenó con datos hasta septiembre de 2021.
  • GPT-4oIntroducido en 2024, GPT-4o se beneficia de los datos de entrenamiento hasta octubre de 2023, lo que proporciona una base de conocimientos más actualizada.

Capacidades multimodales

  • GPT-4:Diseñado principalmente para interacciones basadas en texto con soporte limitado para entradas de imágenes.
  • GPT-4o:Un modelo omni capaz de procesar y generar texto, imágenes, audio y vídeo, permitiendo aplicaciones más versátiles.

Ventana de contexto y límites de tokens

  • GPT-4:Admite una ventana de contexto de entrada de 8,192 tokens y puede generar hasta 8,192 tokens por solicitud.
  • GPT-4o:Ofrece una ventana de contexto significativamente más grande de 128,000 tokens y puede producir hasta 16,384 tokens en una sola respuesta, lo que facilita resultados más amplios y coherentes.

¿Cómo se comparan el rendimiento y la eficiencia?

Las métricas de rendimiento y las consideraciones de costos son fundamentales a la hora de evaluar los modelos de IA para su implementación.

Velocidad y latencia

  • GPT-4:Conocido por sus resultados detallados y matizados, aunque con tiempos de respuesta más largos debido al procesamiento interno complejo.
  • GPT-4o:Genera texto hasta dos veces más rápido que GPT-4, con tiempos de respuesta promedio de 320 milisegundos, comparables a la velocidad de una conversación humana.

Reducción de costes

  • GPT-4:Mayores costos operativos, con tokens de entrada con un precio de $30 por millón y tokens de salida a $60 por millón.
  • GPT-4o:Más rentable, ya que cobra $2.50 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, lo que lo hace aproximadamente 7.2 veces menos costoso que GPT-4.

¿Cuáles son las capacidades multimodales de GPT-4o?

La capacidad de GPT-4o para manejar múltiples formas de entrada y salida de datos lo distingue de su predecesor.

Procesamiento de visión y audio

GPT-4o puede interpretar y generar respuestas basadas en imágenes y entradas de audio, lo que permite aplicaciones como:

  • Interpretación de imágenes:Describir contenido visual, ayudar en tareas que requieran análisis visual.
  • Interacción de audio:Participar en diálogos basados ​​en voz, mejorando la experiencia del usuario en aplicaciones de IA conversacional.

Interacción en tiempo real

El modelo admite interacciones en tiempo real, permitiendo a los usuarios interrumpir y recibir respuestas inmediatas, creando así conversaciones más dinámicas y naturales.

¿Cómo se desempeñan en la comprensión y generación del lenguaje?

Ambos modelos exhiben fuertes capacidades de procesamiento del lenguaje, pero hay diferencias notables.

Competencia multilingüe

  • GPT-4:Demuestra un alto nivel de competencia en inglés y tareas relacionadas con el código.
  • GPT-4o:Muestra mejoras significativas en el manejo de idiomas distintos del inglés, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones globales.

Razonamiento y Creatividad

  • GPT-4:Se destaca en tareas creativas avanzadas y escenarios de resolución de problemas complejos.
  • GPT-4o:Si bien mantiene fuertes capacidades de razonamiento, enfatiza la eficiencia y la velocidad, atendiendo a aplicaciones que requieren respuestas rápidas y conscientes del contexto.

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas y los casos de uso?

La elección entre GPT-4 y GPT-4o depende de los requisitos específicos de la aplicación.

Escenarios adecuados para GPT-4

  • Investigación en profundidad:Ideal para tareas que requieren un análisis exhaustivo y la generación de contenido detallado.
  • Escritura creativa:Se destaca por producir narrativas matizadas y sofisticadas.

Escenarios adecuados para GPT-4o

  • Atención al cliente en tiempo real:Su velocidad y capacidades multimodales mejoran las interacciones del usuario.
  • Comunicación multilingüe:Eficaz para aplicaciones dirigidas a diversos grupos demográficos lingüísticos.
  • Creación de contenido multimedia:Capaz de generar e interpretar diversas formas de contenido multimedia.

¿Cuáles son las limitaciones y desafíos de cada modelo?

Limitaciones de GPT-4

A pesar de sus avances, GPT-4 presenta limitaciones, como sesgos sociales, alucinaciones y susceptibilidad a estímulos adversarios. OpenAI reconoce estos desafíos y continúa trabajando para abordarlos mediante investigación y actualizaciones continuas.

Desafíos de GPT-4o

Si bien GPT-4o mejora muchos aspectos de GPT-4, puede comprometer cierta precisión para lograr tasas de interacción más altas. Los usuarios han reportado casos en los que GPT-4o presenta alucinaciones más frecuentes en comparación con GPT-4, lo que indica una compensación entre velocidad y precisión.

Vea también Acceso gratuito e ilimitado a ChatGPT-4o: ¿Es posible?

Conclusión

GPT-4 y GPT-4o representan hitos importantes en la evolución de la inteligencia artificial, cada uno con fortalezas y capacidades únicas. GPT-4 proporciona una base sólida gracias a su procesamiento multimodal y capacidades de razonamiento avanzadas, lo que lo hace ideal para tareas complejas y con matices. Por el contrario, GPT-4o se basa en esta base al mejorar la eficiencia, integrar múltiples formularios de entrada y reducir los costos operativos, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren interacciones de alta velocidad y presupuestos ajustados.

A medida que la IA continúa evolucionando, comprender las diferencias entre modelos como GPT-4 y GPT-4o es crucial para seleccionar la herramienta adecuada para aplicaciones específicas. Ambos modelos contribuyen a la expansión de las capacidades de la IA, ofreciendo diversas soluciones en diversos sectores y casos de uso.

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Publicado el Apr 9, 2025
Última actualización Sep 3, 2026
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